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龙图腾网获悉浙江师范大学;浙江工业大学申请的专利一种基于低秩恢复与深度扩散融合的低光图像增强方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119338730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411885652.8，技术领域涉及：G06T5/92；该发明授权一种基于低秩恢复与深度扩散融合的低光图像增强方法是由赵丽;王俊豪;范晨翔;郑忠龙;张笑钦设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于低秩恢复与深度扩散融合的低光图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于低秩恢复与深度扩散融合的低光图像增强方法，其涉及图像处理技术领域。包括：将待处理低光图像输入训练好的低光图像增强模型，通过离散余弦变换模块对待处理低光图像的像素值进行变换，得到频谱域中的频谱图；通过马尔可夫链机制在每个时间步进行前向加噪，再通过Transformer网络捕捉噪声分布的全局特征，根据噪声分布的全局特征去除当前时间步中的噪声成分，得到中间图像；将最后一个时间步对应的中间图像作为新频谱图；通过离散余弦逆变换模块对新频谱图进行离散余弦逆变换，将新频谱图从频域转换回空间域，得到增强后的低光图像。本发明注重噪声成分的全局性，能够提高增强后的低光图像的清晰度和质量。

本发明授权一种基于低秩恢复与深度扩散融合的低光图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于低秩恢复与深度扩散融合的低光图像增强方法，其特征在于，包括：获取历史低光图像和历史低光图像对应的历史高光图像；在Transformer网络之前增添马尔可夫链机制形成全局深度扩散生成模块，全局深度扩散生成模块的输入端与离散余弦变换模块的输出端相连，全局深度扩散生成模块的输出端与离散余弦逆变换模块的输入端相连；将离散余弦变换模块的输入端作为低光图像增强模型的输入端，将离散余弦逆变换模块的输出端作为低光图像增强模型的输出端，得到低光图像增强模型；将历史低光图像输入低光图像增强模型，得到历史低光图像的增强结果；基于历史低光图像的增强结果和历史低光图像对应的历史高光图像，对低光图像增强模型进行训练；将待处理低光图像输入训练好的低光图像增强模型，通过离散余弦变换模块对待处理低光图像的像素值进行变换，得到频谱域中的频谱图；通过全局深度扩散生成模块中的马尔可夫链机制在每个时间步对频谱图进行前向加噪，再通过全局深度扩散生成模块中的Transformer网络捕捉噪声分布的全局特征；在每个时间步中，根据噪声分布的全局特征去除当前时间步中的噪声成分，得到中间图像；将最后一个时间步对应的中间图像作为新频谱图，通过离散余弦逆变换模块对新频谱图进行离散余弦逆变换，以将新频谱图从频谱域转换回空间域，得到增强后的低光图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江师范大学;浙江工业大学，其通讯地址为：321004 浙江省金华市婺城区迎宾大道688号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。